## Product Purchase Analysis Using Apriori Algorithm Method at Gigra Wholesale Store
1 Felix Buenami Sianturi, 2 Betha Nurina Sari, 3 Asep Jamaludin 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: felix.16089@unsika.ac.id

## Abstract
Gigra Grocery Store is a store that sells various basic food products. This Gigra store has experienced problems in sales, this research raises the problem that exists in the Gigra store, which is related to data that is increasing day by day. If left alone, the transaction data will only become garbage, only serves as an archive and cannot be used for market strategy development. This study uses the Apriori Algorithm and the help of WEKA tools to find a combination of itemset from sales transaction data at the Gigra store. The stages of data mining used are Knowledge Discovery  In Database (KDD) with stages of data selection, preprocessing or cleaning, transformation, data mining and evaluation. The final result of this research can be used as a reference for the store in marketing strategies to increase products for eating and snack places. to reduce in-store losses.
Keywords: Gigra Store, Algorithm Apriori, Association Rule, Data Mining

## 1. INTRODUCTION
Grosir merupakan salah satu usaha yang sedang marak pada saat pandemi seperti ini. Grosir adalah penjualan barang atau merchandise kepada pengecer, pengguna bisnis, komersial, institusi atau profesional,  atau  kepada  prenggrosir  lainnya  dan  jasa  terkait.  Grosir  Gigra  sendiri  menjual  barang sembako  dan  kemasan-kemasan  seperti  minyak,gula,  tepung  dan  lain-lain.  Grosir  yang  terletak  di Perumahan Bumi Cikarang Makmur ini adalah satu dari puluhan, atau mungkin ratusan grosir-grosir yang ada di Cikarang. Dimana jika dilihat bahwa target konsumen adalah dari kalangan rumah tangga dan pengecer.
Keuntungan adalah tujuan operasional grosir, maka dari itu untuk memenuhi keuntungan serta mempertahankan  persaingan  dunia  bisnis,  diperlukan  strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan. Kebanyakan penjual terlalu menyepelekan struk penjualan, yang mana pada struk penjualan kita bisa membuat sebuah analisis data. Struk penjualan yang ada bisa dimanfaatkan menjadi dasar ketertarikan pelanggan  terhadap  sebuah  produk  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  untuk  ditempatkan  secara berdekatan.
Dalam  penelitian  yang  telah  dimuat  dibeberapa  jurnal  mengnai  algoritma  apriori  yang menggunakan  data  mining.  Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan penemuan  pengetahuan  didalam database .  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan
mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [1] [2].
Permasalahan yang ditemukan di dalam penelitian ini, menurunnya penjualan yang ada di toko tersebut,  pemilik  toko  tidak  mengetahui  kombinasi  produk    yang  sering  terjual  secara  bersamaan, pemilik  toko  tidak  dapat  membuat  promo  harga  untuk  paket-paket  tertentu  yang  melibatkan  produk yang sering terjual secara bersamaan sehingga dapat meningkatkan omset penjualan, pemilik toko tidak menyusun  produk  yang  sering  terjual  bersamaan  pada  rak  yang  berdekatan.  Teknologi  yang berkembang  dapat  memberikan  jalan  solusi  permsalahan  [3]. Data  mining dengan  metode  algoritma apriori yang dapat digunakan untuk menganalisis transaksi penjualan [4]. Analisis asosiasi merupakan teknik yang digunakan untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi produk [5].
Dari permasalahan di atas, menganalisis dan mengetahui produk apa saja yang paling banyak terjual sehingga dapat membantu pada pemilihan stok barang dan pengembangan strategi pemasaran bagi  pemilik  toko  Gigra  adalah  untuk  mencegah  hal  tersebut.  Dan  mengetahui  secara  dini  tentang ketersediaan  barang  yang  terdapat  pada  toko  Gigra.  Menganalisis  dengan  menggunakan  metode Assosiasi rule dengan algoritma apriori yang merupakan teknik dalam data mining untuk menemukan aturan assosiatif kombinasi antara itemset berdasarkan data transaksi penjualan. Perhitungan dilakukan dengan confidance yang  akan  menghasilkan  assosiasi rules dan  menentukan support ,  yang  dapat digunakan untuk dapat menambah persediaan stok di grosir gigra dan mengetahui barang apa saja yang penjualannya paling banyak [6].

## 2. METHODS

## 2.1 Data Selection
Tahap  Pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  observasi  dan  meminta  izin  untuk pengambilan  data  transaksi  toko.  Perlu  adanya  observasi  ke  toko  yang  beralamat  di  Perum  Bumi Cikarang Makmur Blok E Cikarang Selatan. Menyusunnya terlebih dahulu ke dalam file excel karena data transaksi yang diterima masih dalam bentuk nota bon (manual). Setelah tahap pemasukkan data, kemudian  data  ditabulasikan  agar  pada  tahap  selanjutnya  data  mudah  untuk  pengolahannya.  Tahap selanjutnya yang akan dilanjutkan yaitu tahap preprocessing menggunakan Weka versi 3.8.5

## 2.2 Preprocessing atau Cleaning
Setelah  melakukan  tahap selection ,  selanjutnya  pada  tahap preprocessing ini  menggunakan aplikasi Weka 3.8.5. Dilakukannya preprocessing itu karena biasanya data yang didapat terdapat data yang kosong, tidak konsisten, atau data yang sama. Selanjutnya data akan disaring hingga mendapatkan output data yang sesuai dengan yang dibutuhkan untuk proses selanjutnya

## 2. 3 Transformation
Tahap  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  yaitu  tahap  Transformasi.  Pada  tahap  ini  data  akan diubah dari bentuk numerik ke bentuk nominal seperti yang terintegrasi pada tools Weka 3.8.5.

## 2. 4 Data Mining
Pada  tahap  ini  tujuan  dari  proses  KDD  yang  sedang  dalam  penulis  lakukan  adalah menghubungkan  keterkaitan  antar itemset pada  data  transaksi  produk  Grosir  dengan menggunakan metode association rule pada algoritma apriori [7].
Pada analisis association terbagi menjadi dua tahap yaitu :
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi [8]
Pada tahap ini mencari suatu kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support (nilai penunjang), diperoleh dengan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝 ( 𝐴 ) = Jumlah Transaksi A x100% (1)
Total Seluruh Transaksi
b. Pembetukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif A -> B, diperoleh rumus berikut.
𝐶𝑜𝑛𝑓 ( 𝐴 → 𝐵 ) = Jumlah Transaksi Mengandung A dan B x 100% (2)

## 2.5 Evaluation
Pada  tahap  data  mining  dievaluasi  dengan  pola-pola  yang  dihasilkan.  Tahap  ini  mencakup pemeriksaan  apakah  pola  yang  ditemukan  bertentangan  dengan  hipotesis  sebelumnya.  Lalu merepresentasikan pengetahuan berdasarkan hasil yang telah didapat melalui proses data mining . Bisa kita lihat pada gambar 1 tersebut.

## Figure 1 Metode Penelitian

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3.1 Hasil Penelitian
Data transaksi penjualan produk Grosir Gigra dari Desember 2020-April 2021 adalah 528 transaksi. Dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1 Data Transaksi Penjualan Produk Grosir
(Sumber: Grosir Gigra)

## 3.1.1 Data Selection
Pada proses ini data produk Grosir awalnya berbentuk nota bon manual lalu diubah ke dalam file excel,  dan  dilakukan  pemilihan  data  terlebih  dahulu  karena  data  dari  Toko  Grosir  Gigra  masih keseluruhan. Sehingga dapat dikategorikan ke dalam data tabular dengan delapan atribut, yaitu: (1) Id Transaksi;  (2)  Gula;  (3)  Masako;  (4)  Kopi;  (5)  Tepung;  (6)  Minyak;  (7)  Mie;  dan  (8)  Telur.  Data transaksi penjualan grosir dapat dilihat pada tabel 2.
Id Transaksi Tanggal Nama Produk T1 2/12/2020 Masako, Minyak, Telur T2 2/12/2020 Kopi, Minyak, Telur T3 2/12/2020 Masako, Minyak, Telur T4 2/12/2020 Minyak, Telur T5 2/12/2020 Gula, Telur … … … T528 30/4/2020 Gula, Masako, Minyak, Telur
Data transaksi penjualan produk Grosir dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2 Data Tabular Transaksi  Gula Masako Kopi Tepung Minyak Mie Telur T1 0 1 0 0 1 0 1 T2 0 0 1 0 1 0 1 T3 0 1 0 0 1 0 1 T4 0 0 0 0 1 0 1 T5 1 0 0 0 0 0 1 T6 1 0 0 0 1 1 0 T7 0 1 1 0 1 0 1 T8 0 0 0 0 0 1 1 T9 0 1 0 0 0 1 0 T10 0 1 0 0 0 1 0 … … … … … … … … T528 1 1 0 0 1 0 1 (Sumber: Grosir Gigra)

## Keterangan: 1= Ya
0 = Tidak

## 3.1.2 Preprocessing atau Cleaning
Pada tahap ini yaitu menghapus missing value yang terdapat pada transaksi penjualan produk Grosir dengan menggunakan tools Weka versi 3.8.5 dengan langkah pertama membuka tools WEKA seperti pada gambar 2 di bawah ini:

## Figure 2 Tampilan Awal Tools
Setelah itu masukan data file ke tools dengan format CSV ( Command Separated Values ), dapat dilihat pada gambar 3 berikut:

## Figure 3 Tampilan Memasukan Data

## 3.1.3 Transformation
Tahapan  ini  akan  mengubah  data  numerik  menjadi  nominal.  Pada  data  transaksi  penjualan produk Grosir berbentuk numerik, karena data pada penelitian ini tidak ada proses perhitungan maka data numerik perlu diubah ke bentuk data nominal. Data yang masih berbentuk numerik dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini:

## Figure 4 Tampilan Data Transaksi
Sementara bentuk data yang dibutuhkan adalah nominal, maka bentuk data perlu diubah terlebih dahulu menggunakan tools WEKA. Bentuk data yang telah dirubah menjadi nominal dapat dilihat pada gambar 5 di bawah ini

## Figure 5 Tampilan Data Transaksi

## 3.1.4 Data Mining
Dari  hasil  pengujian  algoritma  apriori  yang  akurat  menggunakan tools WEKA  dengan minimum support 10% dan minimum confidence 90% ternyata keluar hasil best rules nya hanya 3, maka dari itu saya merubahnya dengan menggunakan minimum support 1% dan minimum confidence 90% dengan hasil 10 best rules :
1. Rule pertama  didapatkan  hasil  jika  membeli  produk  Minyak,  Mie  dan  Telur,  maka  tidak membeli Tepung confidence 95%
2. Rule kedua didapatkan hasil jika membeli produk Gula tetapi tidak membeli produk Mie dan Telur, maka tidak membeli Tepung dengan nilai confidence 96%.
3. Rule ketiga  didapatkan  hasil  jika  membeli  produk  Mie  tetapi  tidak  membeli  produk  Masako, Minyak dan Telur, maka tidak membeli Tepung nilai confidence 95%.
4. Rule keempat  didapatkan  hasil  jika  membeli  produk  Mie  tetapi  tidak  membeli  produk  Gula, Masako, Minyak dan Telur, maka tidak membeli Tepung nilai confidence 94%.
5. Rule kelima  didapatkan  hasil  jika  membeli  produk  Mie  tetapi  tidak  membeli  produk  Gula, Masako, Minyak dan Telur tidak membeli Tepung nilai confidence 94%.
6. Rule keenam didapatkan hasil jika membeli produk Masako dan Minyak tetapi tidak membeli produk Gula dan Kopi tidak membeli Tepung nilai confidence 94%.
7. Rule ketujuh  didapatkan  hasil  jika  membeli  produk  Minyak  maka  akan  membeli  produk Masako, tetapi tidak membeli produk Tepung, Mie dan Telur nilai confidence 94%.
8. Rule  kedelapan  didapatkan  hasil  jika  membeli  produk  Masako  maka  akan  membeli  produk Minyak, tetapi tidak membeli produk Mie, Telur dan Tepung nilai confidence 94%.
9. Rule kesembilan didapatkan hasil jika membeli produk Masako maka tidak akan membeli Gula, Kopi, Minyak, Mie, Telur dan Tepung nilai confidence 94%.
10. Rule kesepuluh didapatkan hasil jika membeli produk Masako maka tidak akan membeli produk Kopi, Mie, Telur, dan Tepung nilai confidence 93%.

## Figure 6 Tampilan Setting Data
Berikut hasil best rules yang sudah di tentukan dengan akurat dapat dilihat  pada gambar 7 di bawah ini

## 3.1.5 Evaluation
Hasil keseluruhan dari proses penerapan algoritma apriori pada data penjualan produk grosir dengan  data  528  transaksi,  dengan  batasan  nilai  minimum support dan confidence yang  sudah ditentukan,  sehingga  mendapatkan  hasil  assosiasi  bahwa  jenis  item  yang  paling  sering  dibeli  adalah “Masako, Minyak dan Telur” dengan nilai confidence 90% maka dapat dipastikan tingkat keakuratan dapat digunakan untuk meningkatkan strategi pemasaran di Toko Grosir Gigra.
Association Rule akan maksimal apabila semakin tinggi nilai minimum support dan confidence, maka nilai akurasi semakin tinggi pula karena hanya item- item yang memiliki asosiasi yang kuat dalam pembelian konsumen [9].

## 4. CONCLUSION
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dengan  algoritma  apriori  pada tools WEKA bahwa  dari  528  data  transaksi  dengan  metode Knowledge  Discovery In Database dapat menemukan kombinasi itemset pada data transaksi  penjualan produk Grosir dengan menghasilkan 10 rules terbaik dengan nilai support 1 %. Dengan didapatnya hasil produk yang paling banyak terjual maka pihak toko dapat  menggunakannya  untuk  membuat  strategi  pemasaran  dan  penjualan.  Dari hasil tersebut dapat diketahui  bahwa,  jika  membeli  produk  Minyak  maka  akan  membeli  produk  Telur.  Sehingga  dapat dijadikan  sebagai  acuan  bagi  pihak  toko  dalam  strategi  pemasaran  untuk  memperbanyak  penjualan produk Masako, Minyak dan Telur.

## REFERENCES
[1]      Pane,  D.  K.  Implementasi  data  mining  pada  penjualan  produk  elektronik  dengan  algoritma apriori kreditplus, Pelita Informatika Budi Darma , pp. 25–29, 2013.
[2] A.  Voutama  and  E.  Novalia,  “Perancangan  Aplikasi  M-Magazine  Berbasis  Android  Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 104, 2021.
[3] A. Voutama, I. Maulana, and N. Ade, “Interactive M-Learning Design Innovation using Android- Based Adobe Flash at WFH (Work From Home),” Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 1, pp. 127–136, 2021.
[4]    Tampubolon,  K.,  Saragih,  H.,  Reza,  B.  Implementasi  data  mining  algoritma  apriori  pada sistem  persediaan  alat-alat  kesehatan,  Vol  5(3), Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah, pp.  93 106, 2016.
[5]    Badrul, M. Algoritma Asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan, Jurnal Pilar Nusa Mandiri , pp. 121-129, 2016.
[6]    Megayasa,  I.  G.  P,  Aryanto,  I.  K.  A.  A.,  Diputra,  I.  G.  S.,    Arianta,  I.  N.,  Rusditya,S., Indrawan,  G.  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Menganalisis  Pola  Pembelian  Konsumen Pada Produk SPA, Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika, pp. 1-5, 2016.
[7]    Yanto,  R.,  &  Khoiriah,  R.  Implementasi  data  mining  dengan  metode  algoritma  apriori  dalam menentukan  pola  pembelian  obat,  Vol  2(2), Creative  Information  Technology  Journal ., pp. 102–113, 2019.
[8] Listriani, D., Setyaningrum, A. H., & Eka, F. Penerapan metode asosiasi menggunakan  algoritma  apriori  pada  aplikasi  analisa  pola  belanja  konsumen  studi kasus toko buku gramedia bintaro, Vol 9 (2), Jurnal Teknik Informatika ,  pp. 120–127, 2016.
[9]    Buulolo,  E.  Implementasi  algoritma  apriori  pada  sistem  persediaan  obat  pada  apotik  rumah sakit estomihi medan, Vol 4(1), Computer Science , pp. 71-83, 2013.